基于人工智能的市場營銷組合應用進展

鐘韻山

1.中國人民大學；2.昌平實驗室

引言

市場營銷組合一般指企業在銷售產品或服務時所采取的一系列營銷手段、策略和措施的綜合體。60年代，麥卡錫教授把企業開展營銷活動的可控因素歸納為四類，即產品、價格、渠道和促銷，以此提出了市場營銷的4P 組合。

隨著人工智能技術的發展和普及，使得企業可以快速準確地規劃合理的營銷組合。本文從市場營銷的4P 組合入手，深入探討人工智能在產品、價格、渠道和促銷管理中的應用，闡述該技術為企業的市場營銷活動提供更加準確、高效、智能的支持，推動企業更好地滿足消費者需求，提高市場競爭力。

一、人工智能算法

人工智能是指通過計算機程序和算法來模擬人類的思維、學習、判斷和決策能力。這種技術上的創新為商業的各個領域提供了新的解決方案，諸如吸引和維持顧客基礎、跟蹤實時數據、分析并快速響應客戶需求、推斷顧客期望以及指引未來市場營銷方向等。因而，其在優化市場營銷組合方面，也有著潛在的應用價值。目前，人工智能所采用的技術手段主要為機器學習，其中又以深度學習為主要的發展趨勢。

（一）機器學習

機器學習是指系統無需明確編程就能學習的能力，并且以人類和動物學習范例為中心進行建模。作為人工智能的應用，機器學習通過算法和統計工具，訓練大量數據，以實現智能自動化和決策制定。已有不少機器學習算法在商業領域實現了應用，包括K-均值聚類、神經網絡、決策樹、支持向量機等。

（二）深度學習

深度學習被視為機器學習的一個分支，是機器學習的一個子集，本質上是一個有三層或更多層的神經網絡。其特點在于能夠訓練更加海量的數據集，善于處理高維非線性問題，其準確性較傳統機器學習有大幅提升，并在語音識別、計算機視覺和自然語言處理等領域取得了令人矚目的研究成果。將深度學習應用在商業領域，使得用戶行為分析、決策制定、趨勢預測的準確性有了極大的提升。

二、人工智能在市場營銷組合中的應用現狀

本文從4P 模型所涉及的產品、價格、渠道、促銷4 個方面入手，闡述人工智能技術在提升市場營銷組合方面的應用進展。

（一）人工智能在產品管理上的應用

在產品中融入人工智能技術，能夠提升產品的核心競爭力。在醫療領域，人工智能主要服務于藥物研發、智能診斷、醫學圖像識別等。人工智能對于醫學產品的提升主要表現在準確率和效率兩方面。在金融領域，人工智能廣泛應用于股票價格預測、量化交易、信用風險評估、詐騙檢測等。在電商領域，人工智能應用于推薦系統、聊天機器人等。這類產品通常通過人工智能技術，分析客戶的喜好和消費者行為，以此為客戶提供個性化的服務，滿足個性化需求，創造更多價值。在制造業中，人工智能在自動駕駛、工業機器人、可再生能源等方面均有應用。一方面，人工智能可以解決制造業中所面臨的一些關鍵性技術難題；另一方面，能夠提升生產上的效率以及加強質量控制等。可見，人工智能正處于追求工業4.0 的最前沿。在其他領域，人工智能技術還有非常多的應用，諸如藝術創作、教育等。

在產品層面，雖然目前基于人工智能的產品呈現出百花齊放的趨勢，但大部分產品僅由少數幾種人工智能算法組合而成。這些底層算法的突破，大幅提升了人工智能可被應用的范圍。圖像識別算法的提升，使得人臉識別、手寫體識別等應用應運而生；自然語言處理算法的進步促使智能客服、定制翻譯等應用得以推廣。

（二）人工智能在價格管理上的應用

傳統對于產品和服務的定價主要包括成本導向定價法、需求導向定價法以及競爭導向定價法。這些方法通常根據企業成本、消費者需求、消費者購買力、競品價格等因素，確定產品或服務的價格。

目前人工智能定價算法主要服務于在線零售業務的動態價格制定策略中，商家通過設定動態價格，來獲得最大化的利益。Maxime 等人[1]基于多維二分檢索，開發了PolytopePricing 算法，其假設商家最開始不清楚產品對客戶的價值，通過不斷調整價格來確定多種商品對客戶的潛在價值，并使得商家長期利益最大化，其本質是一種基于人工智能的需求導向定價法。

以上兩種算法均是從“零”學習，即假設不知道任何關于商品對客戶價值的情況下，通過算法進行價格博弈，以此確定最優的動態價格。然而，不依靠先驗價格的信息，往往需要較長時間的學習。同時，如果有合理的先驗價格信息，可以加速模型訓練，并能顯著地提升模型性能。在實際中，商家有多種不同的產品，同時部分產品的先驗價格未知，在此情況下，Hamsa 等人[2]基于遷移學習，通過已知商品的價格，來確定未定價商品的先驗價格分布，并將該先驗信息用于商品動態價格制定中，通過計算后驗價格以實現快速準確的動態定價。

（三）人工智能在渠道管理上的應用

渠道通常指產品或服務從生產者流向消費者所經過的各個中間商聯結起來的整個通道。目前人工智能在渠道的預測、優化、定位、管理和個性化營銷五方面均可應用：

第一，渠道預測。通過分析歷史銷售數據、市場趨勢等信息，人工智能可以預測出未來的市場需求，并準確判斷哪些產品需要在哪些渠道進行銷售。

第二，渠道優化。渠道往往涉及網絡關系、物流、存儲、運輸等問題，采用人工智能算法，能夠基于以上多個維度的信息，計算出產品從生產者到消費者中最優路徑，從而提升渠道的效率。

第三，渠道定位。渠道定位本質是一種市場細分理論，通過分析市場和消費者行為數據，人工智能可以確定產品適合的市場和渠道，提高銷售的精準性和效率性。

第四，渠道管理。通過人工智能可以實現對不同渠道的管理，包括對代理商、分銷商等的監控和評估，以確保他們的表現符合預期。同時可以制定合適的激勵策略，吸引代理商更加努力地推銷產品。

第五，渠道個性化營銷?；谙M者的歷史數據和以往行為，人工智能可以制定個性化的營銷策略，并向目標客戶進行精準投放，提高銷售轉化率和盈利能力。此外，在服務層面，基于人工智能的服務機器人，可以通過與客戶進行深層次的互動，匹配客戶需求與機器人能力，以此提升銷售轉換率。

（四）人工智能在促銷管理上的應用

企業進行促銷時，需要確定所采取的促銷組合，促銷組合主要包括廣告、銷售促進、宣傳與人員推銷。在廣告上，其一，目前人工智能具備一定的藝術創造能力，可以通過機器或人機交互的形式制作出更加獨特有吸引力的廣告內容。例如，張海軍等人[3]基于生成對抗網絡，開發了ClothingOut 算法，可直接在視頻廣告中生成衣服相關的圖片。其二，針對在線廣告，人工智能可以通過分析潛在消費者的心理、情感和消費行為，為用戶展示個性化的廣告。這類應用的核心在于識別用戶的興趣點，有研究表明，結合卷積神經網絡和循環神經網絡，即同時基于卷積神經網絡進行圖像識別和基于循環神經網絡進行文本識別，再結合兩者特征進行用戶興趣分類，能夠有效地提升用戶興趣識別的準確性[4]。但也有研究表明，個性化廣告推薦存在一定的副作用，即由于很多人工智能算法不透明，使得用戶無法知道為什么會被推薦相應的廣告，因而會感到焦慮和恐懼，以及對隱私數據泄露的擔憂。一種可行的方法是開發更加可解釋性的廣告推薦算法，讓用戶明白為什么會被推薦相應的廣告，以及通過算法抽取出用戶某方面的特征并展示給客戶，從而加強客戶自我認識以及提升信任感。其三，人工智能提升了廣告制作的效率，降低了制作成本。

目前人工智能在促銷上的應用主要集中于廣告，在宣傳、銷售促進等方面，未見人工智能技術直接應用的相關文獻報道。

三、人工智能在市場營銷組合中的發展方向

（一）產品層面

未來，人工智能在產品層面的應用取決于其是否能解決產品中存在的問題，是否能夠克服技術上的壁壘。首先，針對通用的人工智能技術，雖然已有一些通用成熟技術的應用，如人臉識別等。但更加復雜的技術仍需要被攻克，如自然語言理解等。Chat-GPT 等大模型的推出，使得人工智能向認知智能邁出了關鍵一步?？梢韵胂螅绻朔思夹g壁壘，這種技術在智能翻譯、信息檢索、文本生成等多個方面的產品中都將得到應用。其次，在領域人工智能方面，人工智能推動了多個領域的轉型，逐漸形成“人工智能+領域”的模式，但在領域的產品或服務中大量使用人工智能技術依然面臨困境。主要是由于領域具有較高的專業性，而同時具備人工智能背景和領域背景的專業人士比較缺乏，限制了人工智能在領域的應用。未來需要有更多交叉領域的人才來推動這方面的發展。

（二）價格層面

人工智能在價格層面的應用主要是在線動態價格確定，這些算法大部分有個共有的弊端，即沒有依賴先驗信息去確定價格。目前，已經有研究表明引入先驗信息可以提升價格的制定[2]。未來，隨著更加龐大的人工智能模型的應用，即大模型應用，可以將更廣泛的商品價格以及其他輔助信息共同納入預訓練模型。由此對于線上或線下待定價商品給出更可靠的預測定價，同時更好地輔助線上動態價格的調整。

（三）渠道層面

目前針對渠道的人工智能技術只聚焦于單個具體問題，如計算生產者到消費者的最優路徑等，將其簡化為運輸問題，再由數學模型進行求解。未來人工智能技術應綜合考慮渠道管理的各方面因素，確定最合理的渠道。比如，將銷售市場預測、渠道網絡優化、渠道管理等進行統一建模，根據實時的市場預測結果、消費者行為以及渠道代理商、分銷商的特征等，動態確定從生產者投遞到消費者的最優方案。

（四）促銷層面

當前人工智能在促銷層面的應用主要在于優化廣告，但促銷的其他方面對于市場營銷也至關重要。針對宣傳，有研究表明宣傳的內容能夠引導公眾輿論。企業通過人工智能算法對社會公眾的心理和行為進行分析，基于算法創作宣傳內容。合理引導輿論，使其更好地服務于企業市場營銷。針對銷售促進，企業可以基于人工智能技術對各種銷售促進方案進行綜合分析、比較和預測，以此確定最優的方案。

結語

綜合現有的研究和文獻來看，人工智能技術在市場營銷組合中已取得了部分應用。在產品、價格、渠道和促銷方面均有不同程度的應用?？傮w而言，表現出以下特點：

第一，前沿性。即采用人工智能技術，能夠為市場營銷組合中某個特定的問題提供前瞻性的解決方案。

第二，單一性。即僅僅解決某個特定問題，而無法將市場營銷組合作為一個整體給出最優的方案。

第三，領域差異性。即不同行業的企業對人工智能的應用存在較大差異，尤其體現在產品層面。

第四，不完整性。即并非市場營銷組合的所有層次都有人工智能技術的參與，仍存在很多空白的領域。

未來人工智能是否能夠更好地打通行業壁壘，是否能夠將市場營銷組合作為一個整體進行建模，是否能夠以此提升企業市場營銷能力至關重要，這些方面將決定人工智能技術在市場營銷組合中的應用前景。

本文通過對人工智能與市場營銷組合相結合的案例進行分析，詳細地展示了目前的應用現狀以及將來可能的發展方向，為企業將人工智能技術引入市場營銷體系提供參考和新思路。